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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
第 2 课：人工智能的主要子领域及其应用
这些应用只是计算机视觉巨大潜力的冰山一角。随着机器学习、硬件功能和数据可用性的进步，该领域继续快速扩展。计算机视觉技术还在零售、游戏、增强现实、工业自动化、机器人技术和文化遗产保护等领域得到应用。随着计算机视觉的发展，我们可以期待在 3D 重建、对象跟踪、人体姿势估计、面部识别和视觉场景的语义理解等领域取得进一步突破。通过利用计算机视觉的力量，我们可以开拓视觉理解的新领域，彻底改变行业，并创造创新的解决方案，增强我们对视觉世界的感知和互动。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
审查金属有机框架 - 纤维素复合材料的设计策略和应用
金属有机框架（MOF）是最具吸引力的功能性多孔材料之一。但是，它们的加工性和处理性仍然是一个重大挑战，因为MOF通常由于其结晶性而以粉末形式出现。将MOF和纤维素底物结合到制造工程材料提供了理想的解决方案，可以扩大其作为功能材料的利用。MOF/纤维素复合材料进一步提供了MOF的显着机械性能，可调孔隙度和可访问的活性位点。在这篇综述中，我们总结了MOF/纤维素复合材料的当前最新制造路线，其特定重点是利用三维生物基于生物的纤维素支架的独特潜力。我们强调了它们作为气相和液相的吸附剂的利用，用于抗菌和蛋白质固定，化学传感器，电能量存储和其他新兴应用。此外，我们讨论了高级功能材料的MOF/纤维素复合材料领域的当前局限性和潜在的未来研究方向。
EUROHPC量子技术以及哪些应用可以...
PoznańSuperComputing和网络中心（PSNC），EuroQCS-Poland协调员，EurohPC托管实体，完整硬件和软件开发集成，应用程序和用户支持
可扩展的单粒子混合III-V/SI激光器，用于新兴的狭窄线宽应用
摘要：与大规模硅制造兼容的硅光子学是一个破坏性的光子平台，表明对行业和研究领域（例如量子，神经形态计算，LIDAR）具有重要意义。尖端应用，例如高容量相干的光学通信和杂差激元，已升级对集成窄线宽激光源的需求。为此，这项工作旨在通过开发高性能混合III-V/硅激光来满足这一要求。开发的集成激光器利用单个微孔谐振器（MRR），演示了超过45 dB的侧模式抑制比（SMSR）的单模操作，激光输出功率高达16.4 mW。远离需要多个复杂控制的当前混合/异质激光体系结构，开发的激光体系结构仅需要两个控制参数。重要的是，这是通过降低表征这些激光器的复杂性来简化工业采用的。通过简洁的结构和控制框架，实现了2.79 kHz的狭窄激光线宽，低相对强度噪声（RIN）达到-135 dB/hz。此外，在测量10 dB的信噪比（SNR）的情况下，证明了12.5 GB/s的光学数据传输。
适合光电应用的共掺杂 CdS 纳米结构薄膜的综合研究
a 诺拉宾特阿卜杜拉赫曼公主大学科学学院物理系，邮政信箱 84428，利雅得 11671，沙特阿拉伯 b 卡玛维尔巴劳帕蒂尔学院 Rayat Shikshan Sanstha 物理系，瓦希，新孟买，400703，马哈拉施特拉邦，印度 c 哈立德国王大学科学学院物理系先进功能材料与光电子实验室（AFMOL），沙特阿拉伯阿卜哈 61413 哈立德国王大学先进材料科学研究中心（RCAMS），沙特阿拉伯阿卜哈 61413，邮政信箱 9004 e 阿斯旺大学科学学院物理系，埃及 f 吉赞大学科学学院物理系，邮政信箱。 114，吉赞，45142，沙特阿拉伯 g 昌迪加尔大学化学系和大学研究与发展中心，莫哈里 - 140413，旁遮普，印度 h 佛罗里达理工大学环境工程系纳米生物技术实验室，莱克兰，佛罗里达州 33805，美国 i 石油和能源研究大学工程学院，德拉敦，248007，印度
关于神经科学和医学应用的微/纳米设备和技术研究主题的社论
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿，在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景（Liu et al.，2020）。随着微纳加工技术的快速进步，创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现，在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是，将微纳器件与神经科学和临床医学相结合，可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响着全球超过六千万人，严重影响他们的健康和生活质量（Bernhardt et al.，2019）。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息，在脑机接口方面具有巨大的应用潜力（Wang 等人，2024 年）。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列，专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制，同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验，会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/3/31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/